公开(公告)号：CN113625309B

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202110836186.4

申请日：2021-07-23

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 国强 ,  王亚妮 ,  戚连刚 ,  刘立超 ,  刘雪萌

IPC: G01S19/22

Abstract: 本发明在静态环境下针对粒子滤波算法在参数估计过程中存在的粒子退化、粒子多样性降低的问题，提出一种无迹卡尔曼滤波算法与改进差分进化算法联合优化粒子滤波的新算法。该算法首先在粒子滤波重要性采样阶段引入无迹卡尔曼滤波为每个粒子计算其均值和协方差，并利用该均值和协方差“指导”采样，以避免粒子退化现象。其次，在差分进化的变异与交叉过程中采用一种自适应策略，避免其出现过早收敛的现象。同时，采用改进后的差分进化算法代替粒子滤波的重采样过程，克服了粒子多样性降低的问题。最后，利用新算法实现多径参数估计。经仿真结果表明，新算法在满足实时性要求的情况下，可有效地降低参数估计结果的波动幅度并减小其均方根误差。

公开(公告)号：CN113625309A

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN202110836186.4

申请日：2021-07-23

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 国强 ,  王亚妮 ,  戚连刚 ,  刘立超 ,  刘雪萌

IPC: G01S19/22

Abstract: 本发明在静态环境下针对粒子滤波算法在参数估计过程中存在的粒子退化、粒子多样性降低的问题，提出一种无迹卡尔曼滤波算法与改进差分进化算法联合优化粒子滤波的新算法。该算法首先在粒子滤波重要性采样阶段引入无迹卡尔曼滤波为每个粒子计算其均值和协方差，并利用该均值和协方差“指导”采样，以避免粒子退化现象。其次，在差分进化的变异与交叉过程中采用一种自适应策略，避免其出现过早收敛的现象。同时，采用改进后的差分进化算法代替粒子滤波的重采样过程，克服了粒子多样性降低的问题。最后，利用新算法实现多径参数估计。经仿真结果表明，新算法在满足实时性要求的情况下，可有效地降低参数估计结果的波动幅度并减小其均方根误差。